# 自动并行
:label:`sec_auto_para`

深度学习框架（例如，MxNet和PyTorch）会在后端自动构建计算图。利用计算图，系统可以了解所有依赖关系，并且可以选择性地并行执行多个不相互依赖的任务以提高速度。例如， :numref:`sec_async`中的 :numref:`fig_asyncgraph`独立初始化两个变量。因此，系统可以选择并行执行它们。

通常情况下单个操作符将使用所有CPU或单个GPU上的所有计算资源。例如，即使在一台机器上有多个CPU处理器，`dot` 操作符也将使用所有CPU上的所有核心（和线程）。这样的行为同样适用于单个GPU。因此，并行化对于单设备计算机来说并不是很有用，而并行化对于多个设备就很重要了。虽然并行化通常应用在多个GPU之间，但增加本地CPU以后还将提高少许性能。例如， :cite:`Hadjis.Zhang.Mitliagkas.ea.2016`则把结合GPU和CPU的训练应用到计算机视觉模型中。借助自动并行化框架的便利性，我们可以依靠几行Python代码实现相同的目标。更广泛地考虑，我们对自动并行计算的讨论主要集中在使用CPU和GPU的并行计算上，以及计算和通信的并行化内容。

请注意，我们至少需要两个GPU来运行本节中的实验。

```{.python .input}
from d2l import mxnet as d2l
from mxnet import np, npx
npx.set_np()
```

```{.python .input}
#@tab pytorch
from d2l import torch as d2l
import torch
```

## 基于GPU的并行计算

让我们从定义一个具有参考性的用于测试的工作负载开始：下面的`run`函数将执行$10$ 次“矩阵－矩阵”乘法时需要使用的数据分配到两个变量（`x_gpu1`和`x_gpu2`）中，这两个变量分别位于我们选择的不同设备上。

```{.python .input}
devices = d2l.try_all_gpus()
def run(x):
    return [x.dot(x) for _ in range(50)]

x_gpu1 = np.random.uniform(size=(4000, 4000), ctx=devices[0])
x_gpu2 = np.random.uniform(size=(4000, 4000), ctx=devices[1])
```

```{.python .input}
#@tab pytorch
devices = d2l.try_all_gpus()
def run(x):
    return [x.mm(x) for _ in range(50)]

x_gpu1 = torch.rand(size=(4000, 4000), device=devices[0])
x_gpu2 = torch.rand(size=(4000, 4000), device=devices[1])
```

:begin_tab:`mxnet`
现在我们使用函数来处理数据。我们通过在测量之前预热设备（对设备执行一次传递）来确保缓存的作用不影响最终的结果。
:end_tab:

:begin_tab:`pytorch`
现在我们使用函数来数据。我们通过在测量之前预热设备（对设备执行一次传递）来确保缓存的作用不影响最终的结果。`torch.cuda.synchronize()`函数将会等待一个CUDA设备上的所有流中的所有核心的计算完成。函数接受一个`device`参数，代表是哪个设备需要同步。如果device参数是`None`（默认值），它将使用`current_device()`找出的当前设备。
:end_tab:

```{.python .input}
run(x_gpu1)  # 预热设备
run(x_gpu2)
npx.waitall()  

with d2l.Benchmark('GPU1 时间'):
    run(x_gpu1)
    npx.waitall()

with d2l.Benchmark('GPU2 时间'):
    run(x_gpu2)
    npx.waitall()
```

```{.python .input}
#@tab pytorch
run(x_gpu1)
run(x_gpu2)  # 预热设备
torch.cuda.synchronize(devices[0])
torch.cuda.synchronize(devices[1])

with d2l.Benchmark('GPU1 time'):
    run(x_gpu1)
    torch.cuda.synchronize(devices[0])

with d2l.Benchmark('GPU2 time'):
    run(x_gpu2)
    torch.cuda.synchronize(devices[1])
```

:begin_tab:`mxnet`
如果我们删除两个任务之间的`waitall`语句，系统就可以在两个设备上自动实现并行计算。
:end_tab:

:begin_tab:`pytorch`
如果我们删除两个任务之间的`synchronize`语句，系统就可以在两个设备上自动实现并行计算。
:end_tab:

```{.python .input}
with d2l.Benchmark('GPU1 & GPU2'):
    run(x_gpu1)
    run(x_gpu2)
    npx.waitall()
```

```{.python .input}
#@tab pytorch
with d2l.Benchmark('GPU1 & GPU2'):
    run(x_gpu1)
    run(x_gpu2)
    torch.cuda.synchronize()
```

在上述情况下，总执行时间小于两个部分执行时间的总和，因为深度学习框架自动调度两个GPU设备上的计算，而不需要用户编写复杂的代码。

## 并行计算与通信

在许多情况下，我们需要在不同的设备之间移动数据，比如在CPU和GPU之间，或者在不同的GPU之间。例如，当我们打算执行分布式优化时，就需要移动数据来聚合多个加速卡上的梯度。让我们通过在GPU上计算，然后将结果复制回CPU来模拟这个过程。

```{.python .input}
def copy_to_cpu(x):
    return [y.copyto(npx.cpu()) for y in x]

with d2l.Benchmark('在GPU1上运行'):
    y = run(x_gpu1)
    npx.waitall()

with d2l.Benchmark('复制到CPU'):
    y_cpu = copy_to_cpu(y)
    npx.waitall()
```

```{.python .input}
#@tab pytorch
def copy_to_cpu(x, non_blocking=False):
    return [y.to('cpu', non_blocking=non_blocking) for y in x]

with d2l.Benchmark('在GPU1上运行'):
    y = run(x_gpu1)
    torch.cuda.synchronize()

with d2l.Benchmark('复制到CPU'):
    y_cpu = copy_to_cpu(y)
    torch.cuda.synchronize()
```

:begin_tab:`mxnet`
这种方式效率不高。注意到当列表中的其余部分还在计算时，我们可能就已经开始将`y`的部分复制到CPU了。例如，当我们计算一个小批量的梯度时，某些参数的梯度将比其他参数的梯度更早可用。因此，在GPU仍在运行时就开始使用PCI-Express总线带宽来移动数据对我们是有利的。删除这两个部分之间的`waitall`让我们模拟这个场景。
:end_tab:

:begin_tab:`pytorch`
这种方式效率不高。注意到当列表中的其余部分还在计算时，我们可能就已经开始将`y`的部分复制到CPU了。例如，当我们计算一个小批量的（反传）梯度时。某些参数的梯度将比其他参数的梯度更早可用。因此，在GPU仍在运行时就开始使用PCI-Express总线带宽来移动数据对我们是有利的。在PyTorch中，`to()`和`copy_()`等函数都允许显式的`non_blocking`参数，这允许在不需要同步时调用方可以绕过同步。设置`non_blocking=True`让我们模拟这个场景。
:end_tab:

```{.python .input}
with d2l.Benchmark('在GPU1上运行并复制到CPU'):
    y = run(x_gpu1)
    y_cpu = copy_to_cpu(y)
    npx.waitall()
```

```{.python .input}
#@tab pytorch
with d2l.Benchmark('在GPU1上运行并复制到CPU'):
    y = run(x_gpu1)
    y_cpu = copy_to_cpu(y, True)
    torch.cuda.synchronize()
```

两个操作所需的总时间少于它们各部分操作所需时间的总和。请注意，与并行计算的区别是通信操作使用的资源：CPU和GPU之间的总线。事实上，我们可以在两个设备上同时进行计算和通信。如上所述，计算和通信之间存在的依赖关系是必须先计算`y[i]`，然后才能将其复制到CPU。幸运的是，系统可以在计算`y[i]`的同时复制`y[i-1]`，以减少总的运行时间。

最后，我们给出了一个简单的两层多层感知机在CPU和两个GPU上训练时的计算图及其依赖关系的例子，如 :numref:`fig_twogpu`所示。手动调度由此产生的并行程序将是相当痛苦的。这就是基于图的计算后端进行优化的优势所在。

![在一个CPU和两个GPU上的两层的多层感知机的计算图及其依赖关系](../img/twogpu.svg)
:label:`fig_twogpu`

## 小结

* 现代系统拥有多种设备，如多个GPU和多个CPU，还可以并行地、异步地使用它们。
* 现代系统还拥有各种通信资源，如PCI Express、存储（通常是固态硬盘或网络存储）和网络带宽，为了达到最高效率可以并行使用它们。
* 后端可以通过自动化地并行计算和通信来提高性能。

## 练习

1. 在本节定义的`run`函数中执行了八个操作，并且操作之间没有依赖关系。设计一个实验，看看深度学习框架是否会自动地并行地执行它们。
1. 当单个操作符的工作量足够小，即使在单个CPU或GPU上，并行化也会有所帮助。设计一个实验来验证这一点。
1. 设计一个实验，在CPU和GPU这两种设备上使用并行计算和通信。
1. 使用诸如NVIDIA的[Nsight](https://developer.nvidia.com/nsight-compute-2019_5) 之类的调试器来验证你的代码是否有效。
1. 设计并实验具有更加复杂的数据依赖关系的计算任务，以查看是否可以在提高性能的同时获得正确的结果。

:begin_tab:`mxnet`
[Discussions](https://discuss.d2l.ai/t/2795)
:end_tab:

:begin_tab:`pytorch`
[Discussions](https://discuss.d2l.ai/t/2794)
:end_tab:
